読書感想　Pythonで儲かるAIをつくる

データ

書名　Pythonで儲かるAIをつくる

著者　赤石雅典

発行　日経BP

ページ数　379

ジャンル　技術書・専門書

概要

機械学習の初心者が、機械学習を体系的に学ぶことができる本です。機械学習の処理手順（開発手順）をパターンごとにソースコード付きで解説しており、非常にわかりやすくておすすめです。

処理パターン

・分類

・回帰

・時系列分析

・アソシエーション分析

・クラスタリング

・次元圧縮

開発手順

(1) データ読み込み

(2) データ確認

(3) データ前処理

(4) データ分割

(5) アルゴリズム選択

(6) 学習

(7) 予測

(8) 評価

(9) チューニング

回帰、時系列分析

私はトレードbot開発に機械学習を応用したかったので、回帰と時系列分析を中心に読みました。

回帰

いくつかの補助的なデータを使い、数値を予測するモデル。

時系列分析

過去の測定データから、将来の数値を予測するモデル。

違いがわかりにくいですが、時間・季節が値に影響を及ぼしたり周期的なデータの場合は時系列分析を使い、そうでない場合は回帰を使います。また、回帰は短期の予測、時系列分析は中長期的な予測が得意です。

感想

どこの都道府県にも、「工業技術研究所」や「工業技術総合センター」と呼ばれる組織があります。ここは製造業の支援組織で、最近機械学習や人工知能の現場への応用を研究しています。例えば、製品の外観検査をAIで行う方法の助言を企業に対してするなどです。

新潟県工業技術総合研究所に機械学習の知見を求めたところ、私は製造業ではないのでやんわり断られましたが、この「Pythonで儲かるAIをつくる」を紹介されました。この本を読んで試行錯誤してくれとのこと。確かに手順・パターンがよくわかって読んで良かったです。

次は時系列分析を行うメタ社のライブラリ「Prophet」を使ったトレードbotを作り、回帰のbotと比較してみようと思っています。

Prophet:

以上